Senior AI Engineer (Agentic SDLC)
⚲ Warszawa, Ochota
150–165 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w technicznej realizacji projektów związanych z wytwarzaniem oprogramowania (Software Developer, DevOps, QA/Test Automation lub pokrewna)
- praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI wspierających SDLC (GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot lub modele open-source)
- praktyczna umiejętność budowy agentów AI, workflowów, skilli i promptów oraz ich integracji ze środowiskiem wytwórczym
- znajomość Spec-Driven Development i nowoczesnych praktyk inżynierii oprogramowania wspieranych przez AI
- znajomość LLM, RAG, automatyzacji i architektur agentowych
- doświadczenie w integracji rozwiązań AI z repozytoriami, CI/CD, code review i testami
- doświadczenie w transferze wiedzy inżynierskiej (pair/mob programming, code review, warsztaty)
Mile widziane
- doświadczenie z frameworkami agentowymi (np. LangGraph), MCP, RAG i modelami open-source
Opis stanowiska
Rola w Scalo przy projekcie Agentic SDLC — projektowanie, budowa i wdrażanie rozwiązań AI aktywnie uczestniczących w cyklu życia oprogramowania, w tym agentów AI, workflowów, skilli i promptów oraz integracja z repozytoriami, CI/CD, code review i testami. Będziesz przekładać potrzeby biznesowe i techniczne na konkretne rozwiązania AI oraz prowadzić transfer wiedzy inżynierskiej. Uwaga: 'Agentic SDLC' i 'Spec-Driven Development' to podejścia, które firma może dopiero wdrażać — Twoja rola może polegać na ich ustanowieniu i rozwijaniu od podstaw.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Agentic SDLC
Może oznaczać, że będziesz budować i wdrażać systemy AI, które aktywnie uczestniczą w cyklu życia rozwoju oprogramowania, a nie tylko je wspierają.
🟡
praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI wspierających SDLC, z wykorzystaniem np. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot lub modeli open-source
Chociaż wymienione narzędzia są konkretne, nacisk na 'wspierających SDLC' może oznaczać, że głównym celem jest integracja AI z istniejącymi procesami, a nie tworzenie od podstaw innowacyjnych rozwiązań AI.
🟡
praktyczna umiejętność budowy agentów AI, workflowów, skilli i promptów oraz ich integracji ze środowiskiem wytwórczym
Może oznaczać, że będziesz głównie konfigurować i integrować istniejące narzędzia i modele, a nie tworzyć od podstaw zaawansowane algorytmy AI.
🔴
znajomość Spec-Driven Development oraz nowoczesnych praktyk inżynierii oprogramowania wspieranych przez AI
Może sugerować, że firma dopiero zaczyna wdrażać te praktyki, a Twoja rola będzie polegać na ich ustanowieniu i rozwijaniu.
🟡
doświadczenie w praktycznym transferze wiedzy inżynierskiej, np. poprzez pair/mob programming, code review, warsztaty techniczne lub wspólne projektowanie rozwiązań
Choć brzmi pozytywnie, może oznaczać, że będziesz odpowiedzialny za szkolenie mniej doświadczonych członków zespołu lub wdrażanie nowych technologii w sposób, który wymaga aktywnego dzielenia się wiedzą.